Bootstrapping Embeddings for Low Resource Languages

📄 arXiv: 2603.01732v1 📥 PDF

作者: Merve Basoz, Andrew Horne, Mattia Opper

分类: cs.CL

发布日期: 2026-03-02

备注: (v1 - LowResLM Camera Ready)

💡 一句话要点

提出基于LLM的自举方法，为低资源语言生成高质量词嵌入

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 低资源语言 词嵌入 大型语言模型 自举学习 适配器组合

📋 核心要点

  1. 高质量词嵌入依赖于大量监督数据，低资源语言缺乏此类数据。
  2. 利用大型语言模型生成合成数据，自举低资源语言的词嵌入训练。
  3. 适配器组合和XL-LoRA方法显著提升了低资源语言词嵌入的性能。

📝 摘要（中文）

词嵌入模型在现代自然语言处理中至关重要。然而，构建最有效的模型依赖于精心构建的监督微调数据。对于英语等高资源语言，此类数据集很容易获得。但是，对于数百种其他语言，它们根本不存在。我们研究了大型语言模型的出现是否有助于弥合这一差距。我们测试了三种不同的策略来生成用于优化嵌入模型的合成三元组数据。这些策略包括上下文学习以及两种新颖的方法，分别利用适配器组合和LLM生成器的跨语言微调（XL-LoRA）。我们发现，虽然上下文学习仍然不如强大的非合成基线，但适配器组合和XL-LoRA在各种任务和语言中都产生了强大的性能提升，为生产各种语言的高性能嵌入模型提供了一条清晰、可扩展的途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低资源语言缺乏高质量词嵌入的问题。现有方法依赖于大量标注数据，而低资源语言的标注数据稀缺，导致无法训练出有效的词嵌入模型。现有方法的痛点在于无法有效地利用有限的资源生成高质量的训练数据。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，为低资源语言生成合成的三元组数据，从而自举词嵌入模型的训练。通过LLM生成高质量的合成数据，可以弥补低资源语言数据稀缺的不足。

技术框架：论文提出了三种生成合成三元组数据的策略：1) 上下文学习（In-context learning）：直接利用LLM的上下文学习能力生成三元组数据。2) 适配器组合（Adapter composition）：通过组合不同语言的适配器，使LLM具备跨语言生成能力。3) 跨语言微调（XL-LoRA）：对LLM进行跨语言微调，使其更好地生成低资源语言的三元组数据。整体流程包括：使用LLM生成合成三元组数据，然后使用这些数据训练词嵌入模型。

关键创新：论文的关键创新在于提出了适配器组合和XL-LoRA两种新颖的合成数据生成方法。适配器组合通过组合不同语言的适配器，实现了跨语言生成能力。XL-LoRA通过对LLM进行跨语言微调，使其更好地适应低资源语言的生成任务。这两种方法都能够有效地提高合成数据的质量，从而提升词嵌入模型的性能。

关键设计：在适配器组合中，关键在于选择合适的适配器进行组合，以获得最佳的跨语言生成效果。在XL-LoRA中，关键在于选择合适的微调数据和微调策略，以避免过拟合和灾难性遗忘。论文中具体使用的损失函数和网络结构取决于所使用的LLM和词嵌入模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，适配器组合和XL-LoRA方法在各种任务和语言中都取得了显著的性能提升。与上下文学习相比，这两种方法能够生成更高质量的合成数据，从而训练出更有效的词嵌入模型。具体提升幅度取决于具体的任务和语言，但总体而言，这两种方法都优于现有的非合成基线。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于低资源语言的自然语言处理任务，例如机器翻译、文本分类、信息检索等。通过提升低资源语言的词嵌入质量，可以提高这些任务的性能，促进低资源语言的信息化发展。该研究还为利用大型语言模型解决低资源语言问题提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Embedding models are crucial to modern NLP. However, the creation of the most effective models relies on carefully constructed supervised finetuning data. For high resource languages, such as English, such datasets are readily available. However, for hundreds of other languages, they are simply non-existent. We investigate whether the advent of large language models can help to bridge this gap. We test three different strategies for generating synthetic triplet data used to optimise embedding models. These include in-context learning as well as two novel approaches, leveraging adapter composition and cross lingual finetuning of the LLM generator (XL-LoRA) respectively. We find that while in-context learning still falls short of strong non-synthetic baselines, adapter composition and XL-LoRA yield strong performance gains across a wide array of tasks and languages, offering a clear, scalable pathway to producing performant embedding models for a wide variety of languages.